2024年经济师《中级经济基础》真题解析答案(第一批)

参考解析选项是A:支持向量机、B:随机森林和C:决策树。这些方法都是典型的监督学习中的分类技术。77.财政政策的时滞中属于外部时滞的是()。A.认识时滞B.行政时滞C.决策时滞D.执行时滞E.效果时滞参考答案CDE参考解析选项AB错误;属于内部时滞;内在时滞相对应,决策时滞、执行时滞和效果时滞...

金山办公NLP算法工程师面试题10道|含解析

回归模型:回归模型用于预测连续的目标变量。常见的回归模型有线性回归、多项式回归、岭回归、决策树回归等。问题2、讲一下你了解的树模型。常用树模型包括决策树,随机森林、梯度提升树、XGBoost、LightGBM、CatBoost等。问题3、CART、C4.5、ID3的区别?CART(ClassificationandRegressionTrees)、C4.5和ID3都是决策...

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

随机森林(RandomForest)模型是一种集成学习算法,通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行综合,从而提高分类和回归任务的准确性与稳定性。每棵决策树都基于原始数据集的随机子集,并在特征的随机子集上进行训练,这种方法有效减少了过拟合的风险。最终,随机森林通过对所有决策树的预测结果进行投票(分类任务)或求平均(回...

国赛将至,数学建模必备算法攻略,让你轻松出圈!

7、决策树决策树方法是数学建模竞赛中常用的一种数据分析工具,它易于理解、能够处理混合数据类型、并能够捕捉特征的重要性。考点:决策树8、回归分析当自变量与因变量有逻辑关系时,可用于预测变量之间的关系。考点:回归分析9、金融科技与风险管理可能出现的赛题包含金融市场风险评估、信贷决策优化、投资组合优化...

北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲

(一)机器学习基础算法:(1)贝叶斯(Bayesian)学习以及相关算法;(2)Q学习基本概念;(3)归纳学习-决策树构建算法。掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术,掌握Q学习的基本方法;掌握VC维的定义,以及统计学习理论的基本结论,深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系;理解Bayesia...

钉钉杯大数据建模挑战赛历年题型及算法模型总结

钉钉杯历年赛题及考点1、报名时间:即日起至2024年7月26日06:00(周五)2022年A题:银行卡电信诈骗危险预测考点:BP(BP)神经网络、支持向量机、光照GBM、XGboost、随机森林、梯度提升决策树、极端随机树、PSO-EF模型、集成学习

不得不看的机器学习面试60题!含泪码完

常见的非线性分类器:决策树,RF,GBDT,多层感知机SVM两种都有(看线性核还是高斯核)线性分类器速度快,编程方便,但是可能拟合效果不会很好非线性分类器编程复杂,但是效果拟合能力强问15:介绍卷积神经网络,和DBN有什么区别?卷积神经网络的特点是卷积核,CNN中使用了权共享,通过不断的上采用和卷积得到不同的特...

25个机器学习面试题,期待你来解答

12.决策树和神经网络都是非线性分类器,也就是说,通过复杂的决策边界来分割解空间。那么,直观地看,为什么我们认为使用决策树模型比深度神经网络要容易得多呢?13.反向传播是深度学习的关键算法。请列举一些可能替代反向传播算法来训练神经网络的技术。(提示:随机搜索...)...

想知道机器学习掌握的怎么样了吗?这有一份自测题(附答案和解析)

在单一决策树种,学习率是不能作为一个可调整的参数的。使用决策树时,我们只会建一颗树。问题16关于神经网络,一下那种说法是正确的?1.在测试数据中增加层数可能会增加分类错误2.在测试数据中减少层数总会减少分类错误3.在测试数据中增加层数总会减少分类错误...

这40道面试题都答上来,你就能去机器学习初创公司当数据科学家啦

答:众所周知,时间序列数据有线性关系。另一方面,决策树算法是已知的检测非线性交互最好的算法。为什么决策树没能提供好的预测的原因是它不能像回归模型一样做到对线性关系的那么好的映射。因此,我们知道了如果我们有一个满足线性假设的数据集,一个线性回归模型能提供强大的预测。